礦井無軌膠輪車智能化管理系統研究

楊坤

（1.煤炭科學技術研究院有限公司，北京 100013；2.煤礦應急避險技術裝備工程研究中心，北京 100013；3.北京市煤礦安全工程技術研究中心，北京 100013）

0 引言

礦井輔助運輸系統主要包括無軌膠輪車運輸系統與有軌電機車運輸系統。《智能化煤礦驗收管理辦法（試行版）》對礦井輔助運輸系統中的車輛位置信息采集、車輛工況信息采集、車輛路徑智能規劃、輔助運輸管理系統等方面提出了具體要求。王國法等[1]提出了煤礦智能化建設應加快開發適用于不同運輸場景的智能輔助運輸系統，實現主輔運輸系統的智能化。礦井無軌膠輪車智能化管理系統是煤礦智能化建設的重要組成部分[2-4]。

近年來，眾多學者對礦井無軌膠輪車管理系統進行了大量研究。文獻[5]基于射頻識別技術、電子顯示牌、信號牌、有線網絡等設備與技術，實現了車輛位置管理、車輛信息采集與行車管理功能。文獻[6]基于讀卡器、信號燈及車載標志卡實現了車輛位置管理與單車通行巷調度管理功能。文獻[7]基于超寬帶（Ultra Wide Band，UWB）定位技術與地理信息系統（Geographic Information System，GIS）技術實現了車輛地理信息展示功能。文獻[8-9]結合車輛位置數據與紅綠燈控制技術，實現了礦井車輛的信息化管理。雖然礦井無軌膠輪車輛管理系統的研究取得了眾多成果，但距離《智能化煤礦驗收管理辦法（試行版）》中要求的車輛精準定位、無線移動通信、路徑規劃與車輛運行狀態智能檢測、重要運輸交叉口運行管理等智能化管理功能還有一定差距。

本文通過對礦井無軌膠輪車智能化管理系統進行需求分析，提出了系統架構，研究了車輛定位技術、車輛通信技術、車輛導航與軌跡回放技術、紅綠燈控制技術與防碰撞預警技術等關鍵技術，并進行了實驗驗證。

1 系統需求分析

考慮到煤礦井下輔助運輸路線分散、巷道狹窄的特點，結合《智能化煤礦驗收管理辦法（試行版）》對輔助運輸管理系統的要求，礦井無軌膠輪車智能化管理系統應具有以下功能。

（1）礦井車輛精準定位。礦井車輛位置是實現車輛路徑規劃、智能調度與超速預警功能的重要數據來源，因此，實現礦井無軌膠輪車智能化管理的首要前提是對礦井車輛進行精準定位。

（2）礦井車輛工況信息實時采集。為實現礦井車輛檢驗、維修與備品備件的智能化管理，需實時采集礦井車輛轉速、里程、水溫、表面溫度、排氣溫度等工況信息。

（3）礦井車輛移動通信。為滿足礦井車輛之間和礦井車輛與調度員之間的實時通信，礦井車輛需具備車載視頻與語音通信等功能，考慮到智能化管理系統的經濟性，礦井車輛需配備滿足4G/5G 與WiFi 通信功能的終端。

（4）礦井車輛智能導航。煤礦井下工作地點分散，運輸路線復雜，巷道內彎道和交叉路口較多，易造成行駛路線偏離，需根據車輛當前位置實時智能規劃車輛行駛路徑。

（5）礦井交通狀態實時監測與控制。煤礦井下彎道、交叉口、單車通行巷等復雜行駛場景較多，需要通過紅綠燈引導技術輔助駕駛員正常行駛。

（6）礦井車輛防碰撞預警。煤礦井下存在光照條件差、噪聲大、視野盲區多等特點，為預防車輛與車輛、車輛與行人發生碰撞，需具備礦井車輛防碰撞預警功能。

2 系統架構

礦井無軌膠輪車智能化管理系統由車載終端、通信網絡、定位系統、車輛管理系統等組成，如圖1所示。

圖1 礦井無軌膠輪車智能化管理系統架構Fig.1 Architecture of intelligent management system of mine trackless rubber-tyred vehicle

（1）車載終端主要由UWB 定位模塊、WiFi 模塊、4G/5G 模塊、處理模塊、車況信息采集模塊等組成，安裝在車輛駕駛位置，可實現車況信息與位置信息的實時采集及礦井巷道、車輛、行人、紅綠燈狀態等信息的實時展示。UWB 定位模塊與一體化綜合分站內部的UWB 基站配合實現車輛精準定位。WiFi 模塊與一體化綜合分站內部的WiFi-AP 或4G/5G 基站配合實現車載終端與車輛管理系統的數據交換。4G/5G 模塊與一體化綜合分站內部的4G/5G 基站配合實現車輛之間、車輛與井上人員之間的實時通信。車況信息采集模塊通過CAN 總線接口實現轉速、油溫、行駛里程等車況信息的實時采集。處理模塊通過搭載的Android 系統實現車輛定位調度信息軟件、車輛采集信息軟件等的運行。

（2）通信網絡主要由WiFi-AP、WiFi-AC、4G/5G基站、接入交換機、井下環網交換機、地面交換機等設備組成，實現車輛管理系統、車載終端、4G/5G 終端與WiFi 終端之間的互聯互通。

（3）定位系統主要由UWB 模塊、UWB 基站、數據解析程序、數據庫、Web 系統組成。通過UWB 模塊與UWB 基站之間的通信實現車輛、人員位置信息的計算，并通過數據解析程序、數據庫等實現車輛、人員位置信息的解析與存儲。通過對車輛與車輛、車輛與行人、UWB 基站與紅綠燈位置狀態的分析，實現基于車輛位置的紅綠燈控制與礦井車輛防碰撞預警。通過對車輛和行人位置、紅綠燈狀態信息的解析，結合GIS 技術，實現車輛導航、軌跡回放、紅綠燈狀態實時展現等功能。

（4）車輛管理系統包括車輛信息管理模塊、車輛大屏及車輛實時位置、GIS、出入井記錄、報警等信息查詢模塊。車輛信息管理模塊主要實現車輛信息的錄入、修改、刪除與查詢。車輛大屏用于車輛實時位置分類統計和展示，車輛實時位置主要包括區域信息、分站信息、距離信息、車輛工況信息等。

3 關鍵技術

3.1 車輛定位技術

基于UWB 的礦井車輛定位技術是通過測量電磁信號在車載識別卡與UWB 基站之間的傳輸時間、角度、信號強度等實現定位，雖然其定位精度可達分米級甚至厘米級，但仍存在系統誤差、多徑效應、非視距等干擾。因此，在得到初始車輛定位信息后，需要引入Kalman 等濾波算法進一步優化[10]。

本文采用基于雙向飛行時間（Two Way-Time of Flight，TW-TOF）的方式進行車輛定位[11]，如圖2 所示。其中，TSP為車載識別卡發送測距請求幀的時間戳，TRP為UWB 基站接收測距請求幀的時間戳，TSR為UWB 基站發送測距響應幀的時間戳，TRR為車載識別卡接收測距響應幀的時間戳，TSF為車載識別卡發送測距數據幀（TSP，TRP，TSF）的時間戳，TRF為基站接收測距數據幀（TSP，TRP，TSF）的時間戳；分別為TSR與TRP、TSF與TRR的時間差。

圖2 基于TW-TOF 的測距原理Fig.2 Distance measuring principle based on two way-time of flight

UWB 基站接收到車載識別卡發送的測距數據幀后，根據接收到的數據，按照如下流程計算車載識別卡與UWB 基站的距離[12]。

（1）計算車載識別卡發送與接收測距幀的時間差：

（2）計算UWB 基站接收與發送測距幀的時間差：

（3）計算UWB 基站發送測距幀與接收數據幀的時間差：

（4）計算車載識別卡發送數據幀與接收測距幀的時間差：

（6）計算車載識別卡與UWB 基站之間的距離：

式中c為光速。

3.2 車輛通信技術

3.2.1 WiFi

WiFi 通信技術是礦井無線通信技術的主流技術之一，具有可移動性、組網簡單、與以太網兼容、覆蓋范圍廣、通信質量好、傳輸速度快、可靠性高等特點。礦用WiFi 通信技術在礦井無軌膠輪車智能化管理系統中主要與4G/5G 通信業務互相補充，滿足車載終端中業務數據的正常交換需求。

3.2.2 4G/5G 通信

礦用4G 無線通信主要由核心網、井下環網和4G 通信基站組成，具有通信方式靈活、智能性好、通信質量高等特點[13]。礦用5G 是4G 的升級和延伸，具有高速率、高帶寬、低功耗和低時延的優勢。通過4G 核心網與5G 核心網實現4G 與5G 網絡之間的互操作，從而保證礦井移動通信服務的兼容性與延續性。

3.3 車輛導航與軌跡回放技術

3.3.1 GIS 技術

GIS 是對礦井有關地理位置相關的元素進行采集、分析與處理的空間信息系統[14-15]。本文設計的GIS 架構包含數據管理層、服務層、應用層，如圖3所示。數據管理層為GIS 服務與業務服務提供數據來源，主要包含地圖文件（Shape file）和PostgreSQL，PostgreSQL 主要用于數據存儲與管理。服務層主要包含GIS 服務器與業務服務器：GIS 服務器基于GeoServer 實現，提供地圖的創建、修改與刪除功能；業務服務器基于Tornado 與Python 語言實現，提供車輛位置、車輛工況信息、車輛歷史記錄、紅綠燈狀態信息、預警信息等的發布功能。應用層主要基于HTML、CSS、JavaScript 等Web 技術與Openlayers、BootStrap 等組件實現，用于渲染地圖文件并顯示車輛位置、車輛工況數據、紅綠燈狀態、預警信息等數據信息。

圖3 GIS 架構Fig.3 GIS architecture

3.3.2 實時定位技術

礦井車輛實時定位技術主要是基于GIS 技術，將車輛位置信息實時渲染到礦井地圖中，其流程如圖4 所示。利用應用層的定時查詢功能，通過Rest API 接口周期性查詢車輛位置信息；服務層接收到查詢請求后，解析查詢請求參數，并根據查詢參數調用查詢模塊；數據管理層接收到查詢模塊的調用后，返回查詢數據；服務層接收到查詢模塊的響應數據后，按照json 格式組織數據，并按照Rest API 接口形式返回數據與響應狀態；應用層接收到響應數據后，進行車輛位置信息與工況信息的渲染。

圖4 實時定位流程Fig.4 Real-time positioning process

3.3.3 導航技術

礦井車輛導航技術主要是基于GIS 技術、車輛位置信息、參考節點信息（UWB 基站信息）規劃由當前位置到目標位置（UWB 基站位置）之間的路徑。按照是否對全局信息已知，可分為全局路徑規劃和局部路徑規劃。考慮到煤礦井下巷道信息與參考節點信息已知，本文主要討論全局路徑規劃方法。常用路徑規劃算法優缺點見表1[16-19]。

表1 常用路徑規劃算法優缺點Table 1 Advantages and disadvantages of common path planning algorithms

煤礦井下具有巷道交叉口多、工作地點分散、巷道狹窄等特點，且車輛行駛過程存在盲區，因此選用礦井車輛行駛路徑規劃算法時應考慮實時性與魯棒性。智能仿生類路徑規劃算法實時性差，且處理較復雜的優化問題時易出現搜索停滯，因此不滿足實時性與魯棒性要求；基于采樣的路徑規劃算法規劃的路徑在很大程度上偏離最優路徑，不滿足魯棒性要求；基于圖搜索的路徑規劃算法易于實現，性能較好，尤其是使用啟發式函數的A*算法，具有實時性好的優點。考慮到路徑規劃算法的成熟性，本文選用A*算法作為礦井車輛導航技術中的路徑規劃算法。

礦井車輛導航流程如圖5 所示。首先，獲取車輛當前位置信息，包括所在UWB 基站信息、方向與距離；其次，確定目標位置信息，即目標UWB 基站信息；然后，根據當前位置的UWB 基站信息、目標UWB 基站信息、礦井巷道信息、參考節點信息，利用A*算法生成最優路徑，該路徑由UWB 基站坐標信息與中間插值坐標信息（礦井巷道信息）組成；最后，利用GIS 技術渲染最優路徑信息，并實時更新車輛位置信息。

圖5 礦井車輛導航流程Fig.5 Process of mine vehicle navigation

3.3.4 軌跡回放技術

礦井車輛行駛軌跡回放技術用來檢測特定車輛是否按照指定路線行駛，其流程如圖6 所示。首先，利用查詢輸入的開始時間和結束時間生成軌跡列表，軌跡列表主要包括UWB 基站ID、基站安裝位置、進入基站時間與離開基站時間；然后，根據軌跡列表信息生成路徑信息并渲染，路徑信息包含基站坐標信息與參考位置信息；最后，根據路徑信息回放車輛行駛軌跡。

圖6 軌跡回放流程Fig.6 Process of track playback

3.4 礦井紅綠燈控制技術

礦井紅綠燈控制技術主要解決井下交叉口、丁字口、單車通行巷等復雜區域的車輛有序通行的難題。考慮到煤礦井下主要包含十字交叉口、丁字路口、單車通行巷等復雜區域，為了對復雜區域的模型進行統一與簡化，采用十字交叉口模型對井下交叉口、丁字口等進行分析，采用單車通行巷模型對單行道進行分析。

3.4.1 十字交叉口模型

十字交叉口模型的工作原理如圖7 所示，其中，Lj（j∈[A，B，C，D]）為紅綠燈Hj與UWB 基站j的距離，lj為車輛與UWB 基站j的距離，tj為控制閾值。

圖7 十字交叉口模型工作原理Fig.7 Working principle of intersection model

十字交叉口模型的控制原理如下：

（1）假設一輛車由基站A 向右行駛時HA為綠燈，則車輛繼續通行。

（2）若滿足lA+tA>LA，則 將HA與HB置為綠燈，HC與HD置為紅燈，交叉口車輛數加1，在交叉口車輛信息列表中添加車輛信息elem={′id′:′65632′,′station′:′A′}，其中，id 為車輛卡號，station 為駛入十字交叉口的基站號；否則繼續通行。

（3）當車輛保持直行時，繼續通行；當車輛左轉時，執行步驟（4）；當車輛右轉時，執行步驟（5）。

（4）若滿足LB-lB>tB，則執行步驟（7），否則繼續通行。

（5）若滿足LC-lC>tC，則執行步驟（7），否則繼續通行。

（6）若滿足LD-lD>tD，則執行步驟（7），否則繼續通行。

（7）交叉口車輛數減1，從交叉口車輛信息列表中彈出車輛信息。

（8）判斷彈出的車輛信息是否駛入基站A，若是則跳轉至步驟（9），否則跳出處理流程。

（9）判斷車輛數量是否為0，若是則HA、HB、HC與HD都置為綠燈，否則跳出處理流程。

3.4.2 單車通行巷模型

單車通行巷模型的工作原理如圖8 所示。

圖8 單車通行巷模型工作原理Fig.8 Working principle of single vehicle passing lane

單車通行巷模型的控制原理如下：

（1）假設一輛車由基站A 向右行駛時HA為綠燈，則車輛繼續通行。

（2）若滿足lA+tA>LA，則將HB置為紅燈，單車通行巷內車輛數加1，否則繼續通行。

（3）若滿足LB-lB>tB，則執行步驟（4），否則繼續通行。

（4）單車通行巷內車輛數減1，若車輛數為0，則將HA與HB都置為綠燈，否則跳出處理流程。

3.5 防碰撞預警技術

礦井車輛防碰撞預警技術是基于UWB 基站位置、行人位置與車輛位置的聯合分析，通過GIS 技術實現對行人或車輛的防碰撞預警提示。礦井車輛防碰撞預警原理如圖9 所示，其中L′為2 個基站的相對距離，fi（i為行人或車輛序號）為行人或車輛i相對于各自基站的距離，di為行人或車輛相對各自基站的方向。

圖9 防碰撞預警技術原理Fig.9 Principle of anti-collision early warning technology

當車輛與車輛、車輛與行人屬于同一個基站時，防碰撞預警條件為

式中Cm為防碰撞閾值，m為用于區分車輛與車輛、車輛與行人的變量。

當車輛與車輛、車輛與行人屬于不同基站時，防碰撞預警條件為

4 實驗分析

在某礦進行系統實驗，該礦主巷道部署一體化綜合分站60 余臺，其中10 臺內含5G 基站，50 余臺內含4G 基站；錄入車輛19 輛，其中物料車10 輛，人車8 輛，灑水車1 輛；部署紅綠燈4 套，其中在十字路口和單車通行巷各部署2 套。

4.1 礦井車輛定位實驗

3 個測試基站部署在3206 運輸巷繞道口、3 號永久避難硐室口、3306 回風巷繞道口，3 個基站為連續分布，各自覆蓋半徑為400 m，測試車輛為物料車，車輛運行速度不小于7 m/s。實驗數據見表2，其中實際位置和測量位置用車輛與基站的距離表示。可看出靜態誤差小于0.3 m，動態誤差小于7.3 m，滿足應用要求。

表2 礦井車輛定位實驗數據Table 2 Experimental data of mine vehicle positioning m

4.2 礦井車輛通信實驗

確定測試車輛為人車1 與人車2，人車1 的車載終端呼叫人車2 的車載終端，并完成通話。車載終端如圖10 所示。

圖10 車載終端Fig.10 Vehicle terminal

4.3 礦井車輛導航實驗

確定測試起始位置為清煤斜巷，目標位置為3 號永久避難硐室。本文提出的導航技術規劃的路徑信息與實際路徑信息對比見表3。礦井車輛導航效果如圖11 所示。其中，藍圈標注為目標位置（3 號永久避難硐室），紅圈標注為導航車輛的當前位置（清煤斜巷），黃線為導航路徑信息的渲染表示。結合表3 與圖11 可看出，導航路徑信息與實際路徑信息相符，說明基于A*算法的礦井車輛路徑規劃算法滿足導航需要。

表3 路徑信息對比Table 3 Comparison of path information

圖11 礦井車輛導航效果Fig.11 Effect of mine vehicle navigation

4.4 礦井車輛軌跡回放實驗

礦井車輛軌跡回放效果如圖12 所示，圖12（a）用于選定回放軌跡時間范圍；圖12（b）顯示生成的回放路徑；圖12（c）顯示軌跡回放渲染狀態，其中紅旗標注點為終點位置，車輛標注位置為回放當前位置，黃線表示車輛的行駛軌跡。可看出通過礦井車輛軌跡回放技術實現了選定時間段內的車輛運行軌跡回放。

圖12 礦井車輛軌跡回放效果Fig.12 Effect of mine vehicle track playback

4.5 礦井車輛紅綠燈控制實驗

確定測試模型為單車通行巷模型，基站A 為3206 運輸巷繞道口，基站B 為3 號永久避難硐室口，基站A 與基站B 的左方向為負，LA與LB取值為200 m，tA與tB取值為10 m，車輛與基站A 與基站B 的距離分別為lA與lB。測試數據見表4，可以看出，通過忽略方向的處理，若數據滿足lA+tA>LA或LB-lB>tB，紅綠燈HA與HB的狀態發生了預定變化。例如，車輛由基站A→基站B 行駛過程中，當車輛距離基站A 195 m 時，195+10＞200，數據滿足lA+tA>LA的條件，HB狀態發生了變化。由此可見，礦井單車通行巷的紅綠燈控制技術滿足應用要求。

表4 單車通行巷實驗數據Table 4 Experimental data of single vehicle passing lane

4.6 礦井車輛防碰撞預警實驗

確定同基站模型測試地點為3 號聯巷，跨基站模型測試地點為檢修硐室下200 m 與3 號聯巷，基站之間距離為800 m，車輛之間預警閾值為50 m，人與車之間預警閾值為30 m。實驗數據見表5，可看出，當車輛與車輛或車輛與行人處于同基站時，若相對距離滿足式（7）的判斷條件，則車輛發出預警信號；當車輛與車輛或車輛與行人處于不同基站時，若相對距離滿足式（8）的判斷條件，則車輛發出預警信號。例如，2 輛車處于同基站時，若某輛車距離基站+180 m，另外一輛車距離基站+135 m，則數據滿足|f1-f2|

表5 防碰撞預警實驗數據Table 5 Data sheet of anti-collision early warning experiment

5 結論

（1）通過需求分析，得出礦井無軌膠輪車智能化管理系統宜具有車輛通信、車輛定位、車輛導航、車輛軌跡回放、車輛車況信息管理、紅綠燈控制、防碰撞預警等功能。

（2）礦井無軌膠輪車導航技術宜采用成熟度較高的基于圖搜索的路徑規劃算法，礦井無軌膠輪車導航和軌跡回放技術應與GIS 技術相結合。

（3）基于UWB 的礦井車輛定位技術靜態誤差小于0.3 m，動態誤差小于7.3 m，滿足無軌膠輪車定位要求；WiFi 與4G/5G 通信、基于A*算法的礦井車輛路徑規劃及車輛軌跡回放、紅綠燈控制、防碰撞預警等功能均能滿足應用需求。

（4）礦井紅綠燈控制技術中，車輛違規駛入單車通行巷時，需要考慮車輛恢復通行后紅綠燈狀態的控制技術，下一步將對該技術進行深入研究。